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2024年07月

  • 07.22 10:25:36
    发表了文章 2024-07-22 10:25:36

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 4

    在NumPy教程中,了解如何从现有数据创建数组。`numpy.asarray`是简化版的`numpy.array`,接受输入如列表、元组或多维数组,转化为numpy数组。参数包括:`a`作为输入数据,`dtype`指定数据类型,默认为None,`order`定义内存顺序,可选"C"(行优先)或"F"(列优先)。示例:将整数列表 `[1, 2, 3]` 转为浮点数数组 `print(a)` 输出 `[1. 2. 3.]`。
  • 07.22 09:35:11
    发表了文章 2024-07-22 09:35:11

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 4

    `numpy.asarray` 函数便捷地将各类序列转换为数组,参数包括输入对象 `a`、数据类型 `dtype` 和存储顺序 `order`。例如,将整数列表 `[1, 2, 3]` 转为浮点数数组:
  • 07.22 09:34:48
    发表了文章 2024-07-22 09:34:48

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 3

    `NumPy教程:使用numpy.asarray从已有数据(如列表或元组)创建数组。此函数将任意输入转换为ndarray,参数包括数据类型dtype和内存排序order。例如,将元组列表转为数组:\( x = [(1,2,3), (4,5)] \),\( a = np.asarray(x) \) 输出:\[ (1, 2, 3) (4, 5) \]。
  • 07.22 09:34:32
    发表了文章 2024-07-22 09:34:32

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 2

    numpy.asarray`类似于`numpy.array`,接受较少参数:输入`a`(如列表或元组),可选`dtype`和`order`('C'行优先,'F'列优先).示例:将元组(1,2,3)转为数组`[1 2 3]`.简洁高效!
  • 07.21 19:36:34
    回答了问题 2024-07-21 19:36:34
  • 07.21 18:34:03
    回答了问题 2024-07-21 18:34:03
  • 07.21 08:08:47
    发表了文章 2024-07-21 08:08:47

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 1

    - 使用`numpy.asarray`从列表、元组等构建数组。 - 参数: `a`(输入), `dtype`(数据类型), `order`(`C`或`F`顺序). - 示例: `np.asarray([1,2,3])` 输出 `[1 2 3]`. 快速简洁地转换数据结构至NumPy数组格式.
  • 07.21 08:06:54
    发表了文章 2024-07-21 08:06:54

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 10

    **NumPy创建数组教程:** 使用`numpy.ones_like`创建与已有数组形状相同的全1数组,如`arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])`,`ones_arr = np.ones_like(arr)`,结果是`[[1 1 1] [1 1 1] [1 1 1]]`。`numpy.ones`则直接指定形状生成全1数组。两者区别在于是否需指定源数组。参数包括`dtype`(数据类型)、`order`(内存顺序)和`shape`(默认跟随源数组形状)。
  • 07.21 08:06:41
    发表了文章 2024-07-21 08:06:41

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 9

    NumPy教程:`numpy.ones_like`创建与给定数组形状相同的全1数组;`numpy.ones`则直接指定形状。区别在于`ones`需提供形状,`ones_like`借用已知数组形状。参数包括数组`a`(形状源),`dtype`(数据类型),`order`(内存顺序),`subok`(返回子类与否),和可选的`shape`。
  • 07.20 08:33:54
    发表了文章 2024-07-20 08:33:54

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 8

    **NumPy创建数组:使用`zeros_like`创建与原数组形状相同的零数组。`zeros_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)`基于给定数组`a`的形状,生成所有元素为0的新数组。参数可定制数据类型、存储顺序和形状。实例:创建一个3x3的零矩阵。**
  • 07.20 08:33:14
    发表了文章 2024-07-20 08:33:14

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 7

    `NumPy`创建数组时,可用`zeros_like`创建与给定数组形状相同的零数组,或用`zeros`指定形状创建。`zeros_like(a)`基于已有数组`a`的形状,`zeros(shape)`则按提供的形状。参数包括数据类型(`dtype`)、内存顺序(`order`)和形状(`shape`)。`shape`若不设,则复制`a`的形状。
  • 07.20 08:32:58
    发表了文章 2024-07-20 08:32:58

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 6

    `NumPy`教程中介绍如何用`numpy.ones`创建数组:生成指定形状的全1数组。例如,`np.ones(5)`产生一维浮点数数组,`np.ones([2,2], dtype=int)`则创建二维整数数组。输出: ``` [1. 1. 1. 1. 1.] [[1 1] [1 1]] ``` 形状、数据类型(默认`None`为浮点型)和内存排列顺序(默认'C')可自定义。
  • 07.19 11:37:32
    发表了文章 2024-07-19 11:37:32

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 5

    `NumPy`教程:使用`numpy.ones`创建全1数组,形如`numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')`,参数`shape`定义数组形状,`dtype`指定数据类型,默认无类型,`order`设定内存布局,默认'C'(行优先)。
  • 07.19 07:20:30
    发表了文章 2024-07-19 07:20:30

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 5

    `NumPy`教程:使用`numpy.ones`创建指定形状的全1数组,如`numpy.ones((3, 4))`生成3x4矩阵。可选参数`dtype`设定数据类型,默认为`None`,`order='C'`表示按C风格(行优先)存储。
  • 07.19 07:19:44
    发表了文章 2024-07-19 07:19:44

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 4

    `NumPy`创建数组,如`numpy.zeros`,用于生成指定形状的零填充数组。示例:`np.zeros(shape, dtype=float, order='C')`。`shape`定义形状,`dtype`设置数据类型,默认为浮点数。`order`指内存排列,C或F。
  • 07.19 07:19:30
    发表了文章 2024-07-19 07:19:30

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 3

    `NumPy`教程:使用`numpy.zeros`创建全零数组,形状为`shape`,数据类型默认为`float`,顺序默认为'C'(行主序)。`dtype`和`order`参数可自定义。
  • 07.18 16:28:46
    发表了文章 2024-07-18 16:28:46

    E-MapReduce Serverless Spark 评测

    EMR Serverless Spark服务对比传统引擎和自建集群展现高稳定性和性能,自动化运维降低成本。其敏捷性、自动扩缩容和阿里云生态集成提升了开发效率。不过,监控预警、资源调度和工具集扩展是潜在改进点。该服务可与MaxCompute、DataWorks、Quick BI联动,实现数据处理、管理、可视化一站式解决方案。
  • 07.18 09:44:16
    发表了文章 2024-07-18 09:44:16

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 1

    **NumPy创建数组教程:** 使用`numpy.empty`快速生成未初始化的数组,形如`numpy.empty(shape, dtype=float, order='C')`,设定数组形状、数据类型和内存排列顺序。
  • 07.18 09:43:31
    发表了文章 2024-07-18 09:43:31

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 2

    使用`numpy.empty`创建未初始化的数组,如`np.empty([3,2], dtype=int)`,返回包含随机内存值的`(3,2)`形状数组。`dtype`定义数据类型,默认为`float`,`order`指定内存布局,`'C'`(行优先)或`'F'`(列优先)。实例输出显示未初始化的整数数组元素值是随机的。
  • 07.18 09:39:43
    发表了文章 2024-07-18 09:39:43

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 2

    `NumPy`创建数组时,可用`numpy.empty`创建未初始化的指定形状和类型的数组。例如:`np.empty([3,2], dtype=int)`会产生一个3x2的整数矩阵,其元素值随机,因未赋值。`dtype`定义数据类型,默认为`float`,`order`选项影响内存中的元素排列(默认'C',行优先)。
  • 07.18 09:39:26
    发表了文章 2024-07-18 09:39:26

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 1

    **NumPy创建数组:使用`numpy.empty`生成未初始化的数组,指定形状`shape`、数据类型`dtype`(默认`float`)和内存排列顺序`order`(默认'C',行优先)。**
  • 07.18 09:39:14
    发表了文章 2024-07-18 09:39:14

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 8

    NumPy教程讲解数组属性,数组的秩表示维度数,如一维数组秩为1,二维为2。每个线性数组是轴,二维数组由两轴组成。`x=np.array([1,2,3,4,5])`,打印`x.flags`显示数组连续性、数据所有权、可写性等信息。
  • 07.17 09:34:42
    发表了文章 2024-07-17 09:34:42

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 7

    NumPy教程:数组属性聚焦秩(rank)和轴(axis),表示维度数量。`ndarray.flags`揭示内存细节,如C/F_CONTIGUOUS标志指示数据连续性,OWNDATA检查内存所有权,WRITEABLE允许写入,ALIGNED确保硬件对齐,UPDATEIFCOPY涉及副本更新。
  • 07.17 09:33:53
    发表了文章 2024-07-17 09:33:53

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 6

    **NumPy 数组属性简介**:数组的秩是轴数,如一维数组秩为1,二维为2。`ndarray.itemsize`显示每个元素字节数,如`float64`是8字节,`complex32`是4字节。示例代码展示`int8`和`float64`数组的`itemsize`分别为1和8。
  • 07.17 09:33:37
    发表了文章 2024-07-17 09:33:37

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 5

    NumPy数组的秩是其维度数,如一维数组秩为1,二维为2。数组的每个线性部分称为轴,`ndarray.shape`展示数组的维度,返回元组,长度即秩。`reshape`函数可改变数组尺寸。例如: ```markdown import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) b = a.reshape(3,2) # 输出: [[1 2] [3 4] [5 6]] ``` 这里,`a.shape`是`(2,3)`,秩为2,`b`通过reshape变为秩为2的\(3 \times 2\)数组。
  • 07.16 11:12:05
    发表了文章 2024-07-16 11:12:05

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 4

    NumPy数组的秩表示维度数,如一维数组秩为1,二维为2。每个线性数组是轴,二维数组含两个轴。`ndarray.shape`展示数组尺寸,返回一个元组,表示行数和列数(即秩)。此属性还能改变数组大小。
  • 07.16 11:11:40
    发表了文章 2024-07-16 11:11:40

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 3

    **NumPy 数组属性简述** NumPy 中的数组秩表示维度,一维数组秩为 1,二维为 2,如此递增。数组的每个线性部分称为轴,二维数组含两轴。`ndarray.shape` 描述数组尺寸,返回元组,长度等于秩。如 `(2, 3)` 表示 2 行 3 列的二维数组,可调整数组大小。例如: ```markdown import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(a.shape) # 输出: (2, 3) ```
  • 07.16 11:10:47
    发表了文章 2024-07-16 11:10:47

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 2

    **NumPy 数组属性简述**:数组的维数叫秩,表示轴的数量。一维数组秩为1,二维为2。每个线性数组是轴,二维数组含两轴。`ndarray.ndim`返回轴数。例如: ```markdown import numpy as np a = np.arange(24) # a 有 1 个维度 b = a.reshape(2, 4, 3) # b 有 3 个维度 print(a.ndim, b.ndim) # 输出:1 3 ``` 这里展示了`ndim`如何显示数组的维度数。
  • 07.15 19:18:34
    发表了文章 2024-07-15 19:18:34

    解决方案评测

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  • 07.15 16:24:19
    回答了问题 2024-07-15 16:24:19
  • 07.15 15:30:13
    回答了问题 2024-07-15 15:30:13
  • 07.15 09:48:01
    发表了文章 2024-07-15 09:48:01

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 1

    NumPy教程介绍数组属性:秩表示维度,如一维数组秩为1,二维为2。轴(axis)定义了数组的线性方向,axis=0操縱列,axis=1操纵行。关键属性包括:ndim-秩,shape-维度大小,size-元素总数,dtype-数据类型,itemsize-元素字节大小,flags-内存信息,real/imag-复数部分,data-元素缓冲区。
  • 07.15 09:47:49
    发表了文章 2024-07-15 09:47:49

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 11

    NumPy的`dtype`对象详细描述数组数据的类型、大小、字节顺序及结构。它支持布尔、整数、浮点、复数、时间和日期类型等,与C语言类型相似。通过`numpy.dtype`构造,可指定对齐和复制。每个类型有唯一字符标识,如'b'代表布尔,'i'代表有符号整数,'f'代表浮点数,'c'代表复数,'S'和'U'表示字符串,'V'表示原始数据。字节顺序用'<'或'>'标记。
  • 07.15 09:46:28
    发表了文章 2024-07-15 09:46:28

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 10

    NumPy的`dtype`对象详细描述数组数据,包括类型(如整数、浮点、对象)、大小、字节顺序和结构化字段信息。构造`dtype`时可指定对齐和是否复制。例如,定义一个结构化类型`student`含字符串`name`、整数`age`和浮点数`marks`,然后创建一个数组应用该类型,输出显示结构化数据内容。
  • 07.14 11:14:43
    发表了文章 2024-07-14 11:14:43

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 9

    NumPy的`dtype`对象详细描述数组数据,包括类型(如整数、浮点数)、大小、字节顺序和结构化类型字段。可通过`numpy.dtype()`创建,参数包括数据类型对象、对齐标志和复制选项。例如,定义一个结构化类型`student`,含`name`(字符串)、`age`(整数)和`marks`(浮点数)字段,展示了如何应用到数组。打印`student`显示字段及其类型。
  • 07.14 11:14:03
    发表了文章 2024-07-14 11:14:03

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 8

    NumPy的`dtype`对象详细描述数组数据,包括类型、大小、字节顺序等。它支持结构化类型,允许字段命名。例如,`np.dtype([('age', np.int8)])`创建了一个含年龄字段的类型。实例中,创建数组`a`使用此类型,访问'age'列显示 `[10 20 30]`。`dtype`构造函数接受参数,如`align`和`copy`控制对齐和复制行为。
  • 07.14 11:13:42
    发表了文章 2024-07-14 11:13:42

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 7

    NumPy 的 `dtype` 对象详细描述数组中数据的类型、大小和字节顺序。它支持结构化类型,包括字段名称、数据类型和内存布局。数据类型可通过 `<` 或 `>` 标记字节顺序, `<` 表示小端法,`>` 表示大端法。`numpy.dtype()` 构造函数用于创建 `dtype` 实例,参数包括数据类型对象、对齐标志和复制选项。
  • 07.13 11:34:00
    发表了文章 2024-07-13 11:34:00

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 6

    NumPy的`dtype`对象详细描述数组数据,包括类型(如整数、浮点数)、大小、字节顺序和结构化类型字段。构造`dtype`使用`numpy.dtype()`,参数可指定数据类型、对齐和复制选项。实例展示了创建结构化类型`dt`,含一个`int8`类型的'age'字段,输出为`[('age', 'i1')]`。
  • 07.13 09:08:07
    发表了文章 2024-07-13 09:08:07

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 6

    NumPy扩展了Python的数据类型,提供与C兼容的dtype对象,描述数组内存布局:类型、大小、字节顺序。dtype构造函数如`numpy.dtype(object, align, copy)`用于创建。实例:`np.dtype([('age', np.int8)])`创建结构化类型,包含一个名为'age'的int8字段。输出显示为:`[('age', 'i1')]`。字节顺序可通过 `<` (小端) 或 `>` (大端) 设置。
  • 07.13 09:07:28
    发表了文章 2024-07-13 09:07:28

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 5

    NumPy 的 `dtype` 对象详细描述数组数据的类型、大小、字节顺序等属性,支持结构化类型和子数组。例如,`<i4` 表示小端法的 32 位整数。`numpy.dtype()` 构造函数用于创建 `dtype` 实例,可指定对齐和复制选项。实例:`np.dtype('<i4')` 创建了一个表示小端法整数的 `dtype`,输出为 `int32`。
  • 07.13 09:06:39
    发表了文章 2024-07-13 09:06:39

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 4

    NumPy 的 `dtype` 对象详细描述数组数据的类型、大小、字节顺序及结构,支持C语言式数据类型。例如,`dt = np.dtype('i4')` 创建了一个表示`int32`的 dtype。实例输出显示数据类型为`int32`。字节顺序通过 `<`(小端法)和 `>`(大端法)设置。`numpy.dtype` 构造函数允许指定数据类型、对齐和是否复制。
  • 07.12 08:41:17
    发表了文章 2024-07-12 08:41:17

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 3

    NumPy 扩展了Python的数据类型,提供dtype对象描述数组内存布局,包括数据类型、大小、字节顺序等。dtype通过`numpy.dtype()`创建,如`np.dtype(np.int32)`,并支持结构化类型和子数组。字节顺序用`<`(小端)或`>`(大端)指定。
  • 07.12 08:40:49
    发表了文章 2024-07-12 08:40:49

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 2

    NumPy 提供丰富的数据类型,扩展了Python的基本类型,与C语言类型相似。dtype对象描述内存布局:类型(如整数、浮点数)、大小、字节顺序(小端或大端)及结构化类型中的字段详情。通过`numpy.dtype()`创建,参数包括对象、对齐标志和复制选项。字节顺序可预设为 `<`(小端)或 `>`(大端)。
  • 07.12 08:40:05
    发表了文章 2024-07-12 08:40:05

    NumPy 教程 之 NumPy 数据类型 1

    NumPy 提供丰富数据类型,如 bool_、int_(类似 C 的 long)、intc、intp(用于索引)、int8-64 和 uint8-64(无符号整数)。浮点型有 float16-64,以及复数类型 complex64 和 complex128。每个类型对应特定字节数和精度。dtype 对象代表这些类型。
  • 07.11 14:22:30
    发表了文章 2024-07-11 14:22:30

    NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 6

    **NumPy的ndarray对象是核心特征,是同类型元素的多维数组。它包括数据指针、数据类型(dtype)、形状元组和跨度元组。创建数组使用`numpy.array()`,可通过`dtype`指定数据类型。例如:`a = np.array([1, 2, 3], dtype=complex)`生成复数数组。内存布局遵循C或F顺序。**
  • 07.11 12:34:39
    发表了文章 2024-07-11 12:34:39

    NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 6

    NumPy的ndarray对象是多维数组,存储同类型元素,以0开始索引。包括数据指针、数据类型dtype、形状元组和跨度元组。创建使用`numpy.array()`,如`a = np.array([1, 2, 3], dtype=complex)`。内存布局可为C式行优先或F式列优先。
  • 07.11 12:34:21
    发表了文章 2024-07-11 12:34:21

    NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 5

    **NumPy的ndarray是核心数据结构,是同类型的多维数组。它包含数据指针、数据类型(dtype)、形状和跨度。创建ndarray用`numpy.array()`,参数包括对象、数据类型、复制选项等。例如,`a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], ndmin=2)`创建至少二维的数组。**
  • 07.11 12:33:40
    发表了文章 2024-07-11 12:33:40

    NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 4

    **NumPy的ndarray对象是核心特征,是同类型元素的多维数组。它包括数据指针、数据类型(dtype)、形状元组和跨度元组。创建ndarray使用`numpy.array()`,参数如object(输入数据)、dtype(数据类型)等。例如:`a = np.array([[1, 2], [3, 4]])`创建了一个二维数组。**
  • 07.10 09:46:15
    发表了文章 2024-07-10 09:46:15

    NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 3

    **NumPy的ndarray对象是多维数组,存储相同类型数据,用0开始的索引访问。包括数据指针、dtype、形状和跨度元组。创建数组用`np.array()`,参数控制数据类型、复制、排列和维度。例如:`a = np.array([1,2,3])`。输出:`[1 2 3]`。**
  • 07.10 09:45:26
    发表了文章 2024-07-10 09:45:26

    NumPy 教程 之 NumPy Ndarray 对象 2

    **NumPy的ndarray对象是多维数据的核心,它存储同类型元素,具有形状和 strides。形状描述数组维度大小,strides指示元素间字节偏移。通过`numpy.array()`创建,可指定数据类型、复制选项等。例如,`numpy.array(list, dtype, copy=True, order='C', subok=False, ndmin=0)`。**
  • 发表了文章 2024-07-22

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 4

  • 发表了文章 2024-07-22

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 4

  • 发表了文章 2024-07-22

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 3

  • 发表了文章 2024-07-22

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 2

  • 发表了文章 2024-07-21

    NumPy 教程 之 NumPy 从已有的数组创建数组 1

  • 发表了文章 2024-07-21

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 10

  • 发表了文章 2024-07-21

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 9

  • 发表了文章 2024-07-20

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 8

  • 发表了文章 2024-07-20

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 6

  • 发表了文章 2024-07-20

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 7

  • 发表了文章 2024-07-19

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 5

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    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 5

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    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 3

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    E-MapReduce Serverless Spark 评测

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    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 1

  • 发表了文章 2024-07-18

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 2

  • 发表了文章 2024-07-18

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 1

  • 发表了文章 2024-07-18

    NumPy 教程 之 NumPy 数组属性 8

  • 发表了文章 2024-07-18

    NumPy 教程 之 NumPy 创建数组 2

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  • 回答了问题 2024-07-21

    如何破除工作中的“路径依赖”?

    如何破除工作中的“路径依赖”?

    破除工作中的“路径依赖”需要具有批判性思维方式,要敢于对固有的流程与方法说不,思考是否有更高效或更优秀的工作方式。

    需要积极学习新技术。使用新技术和新工具,可以打破固有的思路和方法。增强自身的能力

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  • 回答了问题 2024-07-21

    通用大模型VS垂直大模型,你倾向于哪一方?

    通用大模型VS垂直大模型,你倾向于哪一方?

    我更倾向于通用大模型,因为通用大模型可以利用各种类型的数据进行训练,可以大幅度降低初创团队使用成本;并且通用大模型的生态更加全面,可以处理多种类型的任务,从文生文到图生文,再到文生图等。通用大模型拥有更为广阔的使用范围。

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  • 回答了问题 2024-07-15

    如何避免“写代码5分钟,调试2小时”的尴尬?

    如何避免“写代码5分钟,调试2小时”的尴尬?

    提前规划提效,设计先行避返工;

    编写详尽测试用例,早发现Bug快修复;

    自动化构建部署,CI/CD加速交付;

    持续学习分享,技术更新不止步;

    代码整洁易读,团队协作更流畅;

    AI辅助工具如Copilot,生成代码省时力;

    善用IDE利器,开发调试效率倍增。

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  • 回答了问题 2024-07-15

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o,如何看待这一结果?

    国内AI大模型高考数学成绩超GPT-4o,如何看待这一结果?

    大模型在基础题型上表现出色,但解决复杂问题能力有限。

    GPT-4o和Qwen-72b在数学能力上领先,而Qwen2-72b超越前者,可能因独特的训练方法。

    教育中,大模型可作为学习辅助工具;研究上,聚焦提升处理复杂数学问题的能力。

    然而,评测结果受限于特定条件,模型仍有理解深度、创造力等局限,应用需谨慎。

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  • 回答了问题 2024-07-08

    你知道APP是怎么开发的吗?

    你知道APP是怎么开发的吗?如何将开发完成的APP发布在应用市场?

    • 需求分析:定义目标用户、功能及性能标准。
    • 设计:构建UI/UX及后端架构。
    • 编码:使用编程工具(如Xcode, Android Studio)写代码。
    • 测试:执行单元测试、集成测试和用户验收测试。
    • 部署:提交至App Store或Google Play,遵循平台规则,上传包和资料,等待审核通过后上线。

    在阿里云上实现一站式App的开发、测试、运维、运营等,你觉得体验感如何?

    阿里云提供涵盖App全生命周期的解决方案,从开发到运维,包括云端开发环境、代码托管、自动化部署、测试服务、弹性资源管理、实时监控、智能运营分析及全面安全防护。

    此一站式服务加速开发效率,保障应用稳定性,助力精准运营,并确保安全合规,降低技术门槛,优化团队协作,尤其适合追求高效、灵活和安全的开发者与企业。实际体验依项目需求和团队技能而异。

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  • 回答了问题 2024-07-08

    如何提高企业的业务稳定性?

    如何降低日常业务中断的风险,比如停机发布,单机故障等?

    • 自动化工具减少人为错误,如自动化部署减少停机发布风险。
    • 冗余设计,如负载均衡,保证单点故障时服务不中断。
    • 定期维护和升级,及时应用更新和补丁增强系统安全稳定性。
    • 建立容错机制,如容错数据库,在故障时无缝切换至备份系统。
    • 进行备份和恢复测试,确保故障后的快速数据恢复和系统稳定性。

    如何提升应用服务的负载均衡能力?

    采用高级负载均衡服务,如阿里云ALB,实现智能流量分配和健康检查,依据服务器状态与策略调整流量。

    利用云服务的弹性伸缩功能,自动按需调整资源,保证高负载时的处理能力。优化应用架构,确保水平扩展性,能够轻松应对流量高峰。

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  • 回答了问题 2024-07-05

    分享AI代码助手的使用体验

    在使用过程中通过代码助手生成了简易的俄罗斯方块代码

    首先通过使用Python和pygame库创建了一个简化版的俄罗斯方块游戏基础框架:

    初始化pygame,设置游戏窗口尺寸和标题,定义颜色。

    游戏主循环:

    使用while True循环保持游戏运行,处理退出事件。

    屏幕更新:

    在每帧开始时清空屏幕,结束时更新显示,以实现动态画面。

    方块类定义:

    创建Block类表示方块,包含位置、形状、颜色属性及移动方法。

    实现方块的绘制方法,将其显示在屏幕上。

    游戏逻辑:

    在游戏循环内部生成初始方块,并使其自动下落。

    此框架为开发俄罗斯方块游戏奠定了基础。给了我极大的灵感,如要完成该游戏需要继续扩展功能,如增加方块类型和旋转机制、实现行满时的消除与得分计算、用户输入控制以及游戏结束条件的判断等。

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  • 回答了问题 2024-06-30

    函数计算一键部署ComfyUI绘画平台的优势有哪些?

    使用函数计算FC 一键部署ComfyUI 绘画平台的优势有哪些?

    函数计算FC一键部署ComfyUI 绘画平台的优势,实现快速部署(无需服务器配置)、按需付费、高可用性、弹性扩展、安全保障及便捷管理。同时,FC支持多种语言和拥有活跃社区,提供全面支持。

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  • 回答了问题 2024-06-24

    图像生成技术飞速发展,我们距离个人化艺术创造的旅程还有多远?

    你希望图像生成类应用具备哪些功能,以更好地满足创作需求?

    寻求图像生成应用的理想特性:

    高度自定义风格及尺寸,智能理解文本内容,实时预览编辑,丰富素材模板库,及用户友好界面与支持。这些功能旨在提升创作效率、个性化体验和用户满意度。

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  • 回答了问题 2024-06-24

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的?

    你的编程能力从什么时候开始突飞猛进的?

    在开发高频率交易系统时,面对性能瓶颈,我系统化分析问题,学习使用监控工具,优化数据库查询和消息队列,改进代码性能,并提升团队协作。通过这一系列挑战,交易响应时间缩短50%,增强了我的技术实力、问题解决能力和系统思维。实际项目中的磨砺是编程能力跃升的关键。

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  • 回答了问题 2024-06-24

    阿里云主力模型直降97%,两百万Tokens进入一元时代,对AI行业有哪些影响?

    如何看待大模型最近的降价潮,对加速AI应用的爆发有哪些意义?对AI行业有哪些影响?

    阿里云主力模型降价97%,标志AI应用新纪元:

    降低使用门槛,刺激创新与市场竞争;

    推动技术迭代与行业整合;优化资源分配,提升用户体验;

    加速教育与技能培训,重塑就业结构。挑战与机遇并存,AI行业将迎来深度变革。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    当AI“复活”成为产业,如何确保数字生命技术始终用于正途?

    当AI“复活”成为产业,如何确保数字生命技术始终用于正途?

    确保数字生命技术安全正途,涉及技术稳健性、伦理审查和法律规范。
    法律政策监管,如个人信息保护法,设定行业标准并审查应用。
    行业自律和社会监督,企业与公众共同参与规范技术使用。
    技术伦理审查评估潜在风险,预防不良影响。
    用户教育和知情权保障,让用户了解技术特点、风险及自身权益,促进负责任使用。

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  • 回答了问题 2024-06-17

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程?

    一条SQL语句的执行究竟经历了哪些过程?

    SQL执行涉及Parse(语法分析)、Optimization(选择执行计划)、Execution(执行操作)、Locking & Transaction Management(并发控制)及Result Retrieval(返回结果)和Error Handling(错误处理)。数据库确保语法正确后,优化器制定最佳执行策略,执行时处理数据并发与一致性,并在完成后返回结果或在出错时报告。

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  • 回答了问题 2024-06-12

    如何简单快速搭建出适配于多平台的小程序?

    你认为小程序的优势有什么?你如果构建小程序,会用在什么领域和场景?

    小程序提供即扫即用的便捷体验,无需下载安装,占用空间小,加载快。它们在社交平台上的分享利于快速传播,开发成本及维护较低。应用于电商、生活服务、教育、旅游、健康等领域,简化多种服务流程。

    如何实现一站式开发多平台的小程序?

    实现多平台小程序开发可通过使用跨平台框架如React Native、Flutter或Uni-app,实现代码复用;也可借助低代码平台如阿里云魔笔,通过可视化构建快速部署;此外,模块化开发将小程序功能拆分为模块,便于跨平台复用和维护。

    你希望了解小程序上哪些功能模块的集成能力?比如支付、游戏前端界面的开发等

    小程序集成包括支付(如微信、支付宝)、游戏前端(如Cocos Creator、Egret框架)、位置服务(地图、导航)及社交分享(朋友圈、微博),提供便捷交互与服务。

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  • 回答了问题 2024-06-08

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式?

    如何在业务代码中优雅地使用责任链模式?

    责任链模式适用于多路分支处理和动态职责分配的场景,能减少耦合。

    设计简洁的处理接口,如统一的handle(Request request)方法,并考虑静态或动态构建责任链,确保存在终止条件。

    避免过度设计,关注性能影响,结合其他设计模式以增强灵活性。

    清晰的注释和文档有助于理解和维护复杂的责任链。正确运用能提升代码优雅性和业务处理能力。

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  • 回答了问题 2024-06-08

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低?

    AI技术对开发者的职业天花板是提升还是降低?

    AI技术提升开发者效率,自动化重复任务,让开发者聚焦创新与复杂问题解决。

    AI工具通过智能代码建议、错误检测,助力编写高效健壮代码,降低错误,提升质量。

    随着AI在各行业的应用,开发者迎来新职业机会,学习AI技术可创造更大价值。

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  • 回答了问题 2024-06-06

    如何评价 OpenAI 最新发布支持实时语音对话的模型GPT-4o?

    GPT-4o相比前代有哪些显著的技术提升?

    GPT-4o技术提升包括:1) 强化多模态交互,支持文本、音频、视频理解;2) 语音响应速度提升,实现毫秒级交互;3) 逻辑推理与问题解决能力增强,提高专业服务效率;4) 知识库丰富,对话体验更自然、连贯。这些改进使GPT-4o能提供更智能、高效的服务。

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  • 回答了问题 2024-05-28

    “AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户?

    “AI黏土人”一夜爆火,图像生成类应用应该如何长期留住用户?

    图像生成类应用需通过定期更新功能、探索新技术如3D建模和VR、简化操作、提升生成效果来留住用户。

    加强社交分享,建立线上社区和举办线下活动以增强互动和参与感。同时,引入商业模式实现可持续发展,并确保数据安全与用户隐私。

    建立伦理审查机制,引导用户正确使用,防止滥用。

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  • 回答了问题 2024-05-28

    为什么程序员害怕改需求?

    为什么程序员害怕改需求?

    增加工作量:需求变更导致代码需要调整,显著增加工作量。

    打乱计划:原有的开发计划和进度安排会被打乱,影响后续的项目工作安排。

    测试负担加重:修改后需要重新进行全面的测试,增加了测试的工作强度和难度。

    影响代码质量:修改需求,难以保证代码的健壮性,为后续维养埋下隐患。

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  • 回答了问题 2024-05-27

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    如何从零构建一个现代深度学习框架?

    构建一个现代深度学习框架是一项复杂而庞大的任务,需要深入理解深度学习的原理、算法和技术,并具备扎实的编程和软件工程能力。

    理解深度学习原理:深度学习是建立在神经网络模型上的机器学习方法。

    设计框架结构:典型的深度学习框架包括图计算引擎、自动求导、模型层、数据处理和工具库等模块。需要决定如何组织这些模块之间的交互。

    自动求导:需要实现反向传播算法,计算梯度并更新模型参数。

    添加数据处理功能:深度学习模型通常需要大量的数据进行训练。

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